`correlate` コマンド

　Stataのcorrelate（短縮形は corr）は、指定した変数間の相関行列（Correlation Matrix）、あるいは共分散行列（Covariance Matrix）を表示するためのコマンドです。

1. 基本的な機能

相関の算出: 2つ以上の変数間のピアソンの積率相関係数を計算し、行列形式で表示します。
全変数の対象化: 変数リストを指定しない場合、データセット内にあるすべての数値変数を対象に計算を行います。
共分散の表示: covariance オプションを使用すると、相関係数の代わりに共分散を表示できます。

2. 主なオプションと出力内容

means : 相関行列とともに、各変数の平均、標準偏差、最小値、最大値を表示します。
covariance : 相関係数ではなく、共分散行列を表示します。
wrap : 行列が横に長い場合、Stataは通常読みやすくするために分割して表示しますが、このオプションを指定すると分割せずに表示を継続します（ワイド画面での使用に適しています）。

3. 欠損値の扱い（リストワイズ削除）

correlate コマンドを使用する上で最も重要な注意点は、欠損値の扱いです。
リストワイズ削除（Listwise Deletion）: 指定した変数リストのうち、1つでも欠損値がある観測値（行）は、すべての計算から除外されます。
たとえば、変数AとBの相関を見たい場合でも、変数Cが欠損している行があれば、その行のAとBのデータも計算に使われません。これにより、すべての相関係数が「全く同じサンプル（観測値群）」に基づいて計算されることが保証されます。

4. pwcorrコマンドとの違い

類似のコマンドとして pwcorr があります。

pwcorr（Pairwise correlation）: 各ペアごとに利用可能なすべてのデータを使って計算（ペアワイズ削除）します。
すべての分析でサンプルを完全に一致させたい場合は correlate を使用します。欠損値が多く、各ペアで最大限のデータを使用したい場合や、個々の相関の有意水準（p値）を表示したい場合は pwcorr を使用します。

5. コマンド例

　下記のコマンドをコピーして、コマンドウィンドウにペーストして実行をお試しください。